城市出租车上下客的GPS轨迹时空分布探测方法

出租车作为城市公共交通的重要补充,是城市面向公众的一个窗口,在人们日常出行中起到越来越重要的作用。出租车资源时空分布的不均衡,直接影响到城市公共交通的运行效率和城市形象。通过研究出租车上下客的时空分布特征,不仅可以反映城市居民的工作、生活、出行的规律和模式,也可反映城市空间在不同时段内的动态性和“热度”。本文基于出租车GPS轨迹大数据,针对出租车上下客事件轨迹呈现的线状特征,以及城市道路网络空间不同时段“热度”的动态分段特征,提出了出租车上下客时空分布的线密度探测模型。该模型通过对时间多粒度描述与表达,对不同城市道路网络空间,进行出租车上下客事件的探测和分析,获取城市出租车上下客的时空分布规律,更深刻地理解和认知了城市空间的动态性。     

基于GPS轨迹大数据的优质客源时空分布研究

出租车客源的时空分布不均衡,不仅影响着出租车司机的收入,更重要的是极大地影响着出租车作为城市公共交通重要补充作用效益的发挥和提升。由于拒载、空载等因素的影响,传统研究出租车驾驶行为的评价方法,已无法准确表达出租车运营效率。本文以出租车GPS数据为研究对象,通过加入出租车空载状态的影响来优化出租车效率评估模型,首次提出了出租车优质客源的概念,对出租车优质客源进行定义与量化,建立优质客源的时空分析方法,并从出租车行驶轨迹中提取优质客源信息与优质客源的时空分布规律,为改善出租车司机的收益及提高出租车运营效率提供科学依据。     

符合认知规律的时空轨迹融合与路网生成方法

以行驶在城市大街小巷的出租车GPS时空轨迹数据为研究对象,研究了符合"感知—认知—经验"认知规律3层次的轨迹融合与路网生成方法,提出了基于Delaunay三角网的时空轨迹融合模型,实现了从GPS时空轨迹中对符合认知规律需求的路网信息的获取,并以武汉市出租车GPS轨迹为试验,实现了对武汉市出租车时空轨迹的融合与武汉市路网数据的生成,证明了该方法的有效性。